一种改进的GMSK相干解调方法

利用Laurent分解方法可以将GMSK（Gaussian Filtered Minimum Shift Keying）信号表示成一系列脉冲幅度调制（Pulse Amplitude Modulation,PAM）信号之和的特性,对基于Laurent分解的GMSK信号次优化相干检测技术进行改进,多加入了一个PAM波形,调整了维特比检测分支度量的计算方法,并在不同相位关联长度下仿真分析了GMSK信号最优化、次优化和改进相干检测算法的误码率性能及实现复杂度。结果表明,与次优化检测算法相比,所提算法在不明显增加解调模块复杂度的情况下提高了解调误码性能。     

基于改进同态滤波的红外图像增强算法

针对红外图像的边缘细节特征不清晰、整体对比度低等问题,提出一种结合单参数同态滤波和限制对比度的自适应直方图均衡的红外图像增强算法。首先,基于单参数的同态滤波对图像进行处理,研究一种单一参数的传递函数,使得同态滤波算法参数可控且不依赖于实验经验,同时明显增强红外图像的细节特征。然后,利用限制对比度的自适应直方图均衡化对红外图像进行动态范围调整,提高红外图像对比度。实验仿真结果表明,该算法可以明显增强图像细节特征、提高图像对比度,使红外图像更有利于后续观察。     

低信噪比条件下的信噪比估计算法

针对低信噪比条件下(＜0 dB)经典信噪比估计算法估计精度不高的问题,在经典最大似然信噪比估计算法的基础上,提出基于二分法和基于梯度下降法的循环迭代搜索算法,利用循环迭代寻优的方法提高低信噪比条件下的参数估计精度,降低信噪比估计偏差,理论分析了梯度搜索算法的优势,仿真结果表明,在设定信噪比范围内,两种迭代搜索算法在低信噪比条件下均具有优于基础最大似然信噪比估计算法的估计性能,且梯度迭代搜索算法的收敛速度相对较快.     

一种改进的扩展窗喷泉码不等差错保护编码算法

针对传统不等差错保护（Unequal Error Protection,UEP）算法在加性高斯白噪声信道中存在误码平台的问题,提出了一种改进的扩展窗喷泉码（Expanding Window Fountain,EWF）编码算法。通过为不同重要等级数据加窗的方式,使得重要等级较高的信息节点能够以更高的概率连接至更多的校验节点。在编码过程中分开记录不同窗内信息节点的度数值,并优化校验节点选取信息节点的方式,使得度数值相对较小的信息节点始终能被优先选取,从而提高了每个窗内信息节点的平均度数值,为各重要等级的数据提供了额外的增益。仿真结果表明,改进的EWF算法可将不同等级数据的误码平台降低1~2个数量级,且数据的等级越高,保护性能越强。     

基于改进 MF-TDMA 的临近空间通信网协议设计与仿真

临近空间通信系统作为无线通信新的分支面临着为混合业务提供支持的问题,为此需要设计一种高效的多址接入协议以满足复杂的通信需求;在多频时分多址接入（MF-TDMA）协议的基础上提出了一种改进协议,通过对帧时隙进行功能划分,提出了固定时隙段加动态时隙段的设计,实现了对不同类型、不同速率业务的支持;利用 OPNET仿真软件进行了系统建模和协议性能仿真,仿真结果验证了协议设计的合理性和有效性。     

高动态环境下导航接收机抗干扰零陷展宽算法

在高动态条件下,提高导航系统对快速变化干扰的抗干扰能力极其重要。为此,提出采用零陷展宽的方法对抗干扰算法进行改进,通过对干扰零陷进行加宽,增大算法抑制角度的范围,进而提高算法的高动态适应性。首先根据接收数据求解协方差矩阵,然后根据干扰扰动参数求出扩展矩阵,对协方差矩阵进行扩展更新,最后基于功率倒置抗干扰算法代入求解权矢量。实验仿真结果表明,所提算法相比于传统的功率倒置算法,干扰零陷明显展宽,输出干噪比更小,抗干扰性能得到较大改善。     

基于改进生成对抗网络模型的红外与可见光图像融合

为增强融合图像的视觉效果,减少计算的复杂度,解决传统红外与可见光图像融合算法存在的背景细节丢失问题,提出了一种生成对抗网络框架下基于深度可分离卷积的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器中对源图像进行深度卷积与逐点卷积运算,得到源图像的特征映射信息;其次,通过前向传播的方式更新网络参数,得到初步的单通道融合图像;再次,在红外及可见光判别器中,使用深度可分离卷积分别对源图像与初步融合图像进行像素判别;最后,在损失函数的约束下,双判别器不断将更多的细节信息添加到融合图像中。实验结果表明,相比于传统的融合算法,该方法在信息熵、平均梯度、空间频率、标准差、结构相似性损失和峰值信噪比等评价指标上分别平均提高了1.63%、1.02%、3.54%、5.49%、1.05%、0.23%,在一定程度上提升了融合图像的质量,丰富了背景的细节信息。     

基于SmartFusion2的星载CAN总线设计与实现

微小卫星由于其质量轻、体积小、发射周期短等诸多方面的优点,在军用领域和民用领域得到了广泛应用.为了进一步提高微小卫星的数据处理能力,优化星载综合电子系统架构,采用ARM与FPGA相结合的SmartFusion2芯片作为星载计算机处理器,提出了一种适用于星务姿控一体化的星载CAN总线通信系统.基于SmartFusion2...     

基于轻量化神经网络的空中目标检测算法北大核心

视频卫星是一种空中目标监视的有效方式,受数传站部署的限制,海量视频卫星图像很难实时回传至地面,因此迫切需求发展在轨智能检测方法。空中目标的运动特性对检测算法的实时性要求很高,而星载平台的计算能力受限,所以提出了一种轻量化空中目标检测算法。算法采用YOLO v3基本框架,利用MobileNet v3中的高效卷积模块对其骨干网络进行了改进,一方面将网络体积压缩了3.2倍,另一方面引入了注意力机制提高了检测精度。在此基础上,将IoU(交并比)加入到边界框回归损失函数中,实现了2.1%的mAP(平均精度均值)提升。通过实际测试,所提方法在1044×916像素的图像上检测速度最快能达到43.47FPS,平均检测精度(mAP)达到88.9%。     

面向不等差错保护的低误码平台LT编码算法

为了解决传统不等差错保护（UEP）LT码算法在加性白高斯噪声信道中存在的高误码平台、慢收敛速度等问题,设计一种系统UEP-LT编码方案。该方案将校验节点分成两段传输以实现对重要数据的保护。固定段校验节点只连接到重要数据以使其最接近译码成功状态。无速率段的节点会按照权重系数选取邻居消息节点,从而使重要数据始终优先译码,并且简化了编码结构。此外,基于外信息传递（EXIT）图法分析了不同等级数据的译码收敛性,旨在为重要数据提供足够宽的译码通道,为次要数据提供开放且不太窄的译码通道。之后,以此为约束条件构建了度分布设计模型,为固定段和无速率段设计了独立的校验度分布。仿真结果表明,所提方案的误比特率性能优于现有的UEP-LT编码方案,且编码开销可节省至码长的18%。